video-recap-skills
AGENTS.md613 starsChanged 16 days agoMITView on GitHub
把一段或几段视频做成中文解说成片的 skill 包。skills/ 下七个技能:六个生产技能加一个按需参考技能。 与 CI(.github/workflows/skill-validate.yml)一致: 决策笔记放在 .agents/notes/{proposed,implemented,rejected}/{feature,bug-fix,simplification,architecture,process,testing}/yyyy-mm-dd-topic.md,沿用 DeepSeek Harness 的 agent-notes 约定(方法见 https://github.com/czm15053/write-notes-like-deepseek)。正文中文,小节标题保留英文。
- Installs packages
In this repository8 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- video-assembleSkill
- video-cutSkill
- video-recapSkill
- video-referenceSkill
- video-scriptSkill
- video-understandingSkill
- video-voiceoverSkill
The file
Files
AGENTS.md
仓库是什么
把一段或几段视频做成中文解说成片的 skill 包。skills/ 下七个技能:六个生产技能加一个按需参考技能。
video-recap:编排器,以子进程依次调用video-understanding→ Agent 按video-script写计划与旁白 →video-cut(cut 模式)→video-voiceover→video-assemble。video-reference:不在流水线上,按需把成片拆成production_reference.json。- 各阶段拥有什么、入口脚本和功能子包见
docs/architecture.md;能力边界与验收原则见docs/production-boundaries.md。 - 分发渠道:Claude 插件(
.claude-plugin/,OpenClaw 的plugins install也读它)、源码 Release(.release/policy.json)和 ClawHub(.clawhub/)。
改动前必须知道的规矩
- 每个 skill 自包含:
skills/<name>/scripts/(含子包)只 import 本技能的模块,源码与 markdown 不出现兄弟 skill 的路径;阶段之间只交换work_dir里的 JSON / MP4。不要把刻意复制的函数抽成共享模块:副本由tests/orchestrator/test_brief_narration_parity.py、test_audio_policy_parity.py守,改一处须同批改副本(见architecture/2026-06-14-self-contained-skills-duplicated-libs.md)。 - 结构上限:每个脚本模块不超过 800 行,skill 内 import 图无环(
tests/orchestrator/test_test_suite_architecture.py)。 - 运行时只用 Python 标准库和 ffmpeg / ffprobe,README 承诺不需要
pip install;最低 Python 3.10(README),CI 用 3.12。 - 创作产物归 Agent:
clip_plan.json、narration.json等由 Agent 写,脚本只准备 brief、做确定性校验、执行 TTS 与渲染(architecture/2026-05-18-agent-owned-narration-cli-mechanical.md)。 - 远程调用必须写明:任何把数据发出本机的路径,都要在对应
SKILL.md写清发什么、发给谁、怎样关闭;dub 克隆原声必须显式--confirm-voice-rights,没有环境变量形式(process/2026-10-03-remote-call-disclosure-and-dub-consent.md)。 - SKILL.md frontmatter 单行键值:
description写成一行,不用>/|块,不超过 1024 字符(test_plugin_manifest.py守)。
验证
与 CI(.github/workflows/skill-validate.yml)一致:
ruff check skills tests scripts # CI 固定 ruff==0.15.11,规则见 pyproject.toml
python3 scripts/test.py # 全量,每个 skill 组一个独立 pytest 进程
python3 scripts/test.py orchestrator # 单组;组名见 scripts/test.py 的 GROUPS
python3 -m pytest tests/script -q # 调试单组- 不要直接跑根目录
pytest或pytest tests/:各 skill 都有自己的lib.py,根级conftest.py会拒绝跨组收集。 - 新增测试目录必须加进
scripts/test.py的GROUPS,架构测试会拦漏跑;测试分层与写法约束见tests/README.md。 - 改 SKILL.md、frontmatter、插件清单或打包相关文件后至少跑
orchestrator组;真实渲染用例需要带 libass / drawtext 的 ffmpeg,缺失时会失败或跳过,结果里要说明。
版本与发布
CHANGELOG.md遵循 Keep a Changelog,小节名用Added/Changed/Deprecated/Removed/Fixed/Security六个英文类别,正文中文;收紧到会拒绝旧输入的改动记入Changed。按惯例,行为、契约或交付物有变化的 PR 在## [Unreleased]下记一条。- 版本号权威是
.release/policy.json的versionFiles:VERSION与.claude-plugin/plugin.json的version一起改,并加带日期的## [x.y.z] - YYYY-MM-DD标题;只在单独授权的发布准备中切版本。发布流程见docs/source-release.md。 - ClawHub:
.clawhub/publish.json显式列出每个技能,packageDigest锁定包字节。任何改动skills/<name>/下文件的 PR,都要给该条目升 semver,同步video-recap的skill:依赖版本,并用validate-clawhub.yml固定的中央clawhub_release.py lock重新锁定;规则见.clawhub/README.md。 - 未经单独授权不推 tag、不手动触发发布或 ClawHub 工作流;
CLAWHUB_QUEUED只表示派发被接受,不等于已发布或扫描通过。
重要改动必须留笔记
决策笔记放在 .agents/notes/{proposed,implemented,rejected}/{feature,bug-fix,simplification,architecture,process,testing}/yyyy-mm-dd-topic.md,沿用 DeepSeek Harness 的 agent-notes 约定(方法见 https://github.com/czm15053/write-notes-like-deepseek)。正文中文,小节标题保留英文。
- 非平凡改动(改了行为、架构、跨文件或跨 skill 契约、流程与工具链、测试策略、落盘格式)动手前,先在
.agents/notes/里搜同主题旧笔记:有归属就地更新事实;没有就先写proposed/,落地时随同代码改动在同一次提交里转implemented/。纯机械改动(排版、改名、版本号、不改行为的补丁、常规 CRUD)直接提交,不写。 - 笔记开头是
# Agent Note: <标题>、空行、Status: <状态>(与所在目录一致,如implemented)。每篇必有## Problem、## Decision(现在时,只写已落地事实)或## Proposal、## Alternatives considered(每个被否方案先写它最强的理由再写为何不用,没考虑过的不要编)、## Consequences(收益和代价都写)。 - 禁止把一篇笔记改写成相反的决定:事实(路径、名字、默认值)就地改;决定翻转就另开一篇并互链。
- 不建
INDEX.md,目录位置就是状态;检索用rg --hidden .agents/notes/。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

